CN103489317A - 一种不同场景下的车辆检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供的不同场景下的车辆检测方法，首先从图像序列中提取出背景图像并逐帧更新；其次将当前图像和背景图像进行差分，并取绝对值；然后确定差分阈值，对差分进行直方图统计以确定用于检测车辆的差分阈值；然后对车灯进行处理，滤除车灯的影响；最后根据差分阀值对差分图像进行二值化处理，得到最终的车辆目标。解决现有技术存在不可靠的技术问题，具有将夜间算法应用于昼夜转换场景安全可靠的优点。
Description
技术领域
本发明涉及一种交通流量统计的车辆检测方法，具体涉及一种不同场景下的车辆检测方法。
背景技术
在交通流量的视频检测中，车辆的检测和识别一直是最关键的部分，现有算法都没有考虑昼夜转换情况下算法的有效性。并且针对夜间场景，通过检测图像中的车头灯，给出夜间车辆检测算法，但是在昼夜转换期间，并不是所有车辆都开灯，所以将夜间算法应用于昼夜转换场景也是不可靠的。
发明内容
本发明的目的是克服上述车辆检测方法的缺点。
为实现上述发明目的，本发明采用以下技术方案：
一种不同场景下的车辆检测方法，包括以下步骤：
1）从图像序列中提取出背景图像并逐帧更新；
2）将当前图像和背景图像进行差分，并取绝对值；
3）确定差分阈值，对差分进行直方图统计以确定用于检测车辆的差分阈值；
4）车灯处理，滤除车灯的影响；
5）根据差分阀值对差分图像进行二值化处理，得到最终的车辆目标。
本发明在检测车辆时不考虑车灯是否开启，在白天和夜间均能有效检测车辆的存在与否，发生漏检和误检的概率大大降低，具有将夜间算法应用于昼夜转换场景安全可靠的优点，系统稳定性好。
附图说明
图1是本发明中检测方法的流程图。
具体实施方式
昼夜转换场景的主要特点就是光线的明暗变化较快，车辆和道路的对比度较低 ，所以这就要求背景提取算法能够快速跟踪实际背景的变化，为此提出了一种基于区间分布的背景更新模型，该模型能够快速跟踪背景的变化。昼夜转换场景中另一个特点就是车灯开启或关闭的不一致性 ，即在同一场景中，有些车开着车头灯，有些车则关着，此时车辆灯光的照射会对车辆的检测造成不利影响，特别是光线较强的大车灯，为了减少车灯的影响，在车辆检测算法中加入对大车灯的检测方法。
首先从图像序列中提取出背景图像并逐帧更新 ；其次将当前图像和背景图像进行差分，并取绝对值；接着确定差分阈值，对差分进行直方图统计以确定用于检测车辆的差分阈值；然后进行车灯处理，滤除车灯的影响；最后根据差分阀值对差分图像进行二值化处理，得到最终的车辆目标。
如图1所示，本发明提供的不同场景下的车辆检测方法包括以下步骤：
S101，从图像序列中提取 出背景图像并逐帧更新；
S102，将当前图像和背景图像进行差分，并取绝对值；
S103，确定差分阈值，对差分进行直方图统计以确定用于检测车辆的差分阈值；
S104，车灯处理，滤除车灯的影响 ；
S105，根据差分阀值对差分图像进行二值化处理，得到最终的车辆目标。
本发明运动目标检测方法是用背景差分法检测，就是用当前帧图像与背景图像相减，得到差分图像后，再进行二值化操作，提取出运动目标，所以在得到背景图像后，阈值的选取就成为一个关键性的工作。阈值太大就会带来过多的噪声，引入虚假目标，阈值太小也会丢失真实的目标。在昼夜转换场景中，受光线的变化影响，运动目标将逐渐变暗，但是在运动目标变暗的同时，道路背景也会变暗，也就是说当前帧图像和背景图像差的绝对值整体上都变小了，相应的噪声也会变小，因此，只要运动目标与背景的差值仍比其它部分所产生的噪声值大，降低检测物体的阈值T，仍然可以把运动目标检测出来。由于光线不断变暗，运动目标将逐渐变暗，为了能够准确检测目标，减少误检和漏检，需要自适应改变阈值 T。
实现该方法的过程中需要考虑车灯对检测的影响，由于大车灯的照射，出现了一大片的干扰区域，大大影响了车辆的检测效果 ，因此有必要把大车灯检测出来。采用下面的方法检测大车灯：先检测出灯的中心，然后向四周扩散，最后判断是不是大灯。具体方法为：灯中心一般是白色，所以可以通过白色来判断是不是灯中心；向四周扩散的条件是：与灯中心相连且差分绝对值大于检测物体的阀值 T；对大灯的判断只要看灯中心的大小即可。滤除大车灯，只要滤除其扩散的区域，大车灯中心就作为物体。滤除车灯路面反射光，车灯在路面上照出了一块亮区域，影响了对车辆的检测，因此也要把这部分区域滤除掉。由于光线比较暗，检测出的物体并不总是很准确 ，常常会发现一个物体被分成好几块，所以有必要进行一些后处理，最常用的方法就是采用平均模板。由于有噪声的存在，单独的一个像素有可能会受到影响而改变其本来性质，采用平均模板就是考虑一点周围其它像素点的性质，并进行某种加权平均来确定该点的性质，一点和它周围的点就构成了一个模板。
Claims (1)
1.一种不同场景下的车辆检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
1）从图像序列中提取出背景图像并逐帧更新 ；
2）将当前图像和背景图像进行差分，并取绝对值；
3）确定差分阈值，对差分进行直方图统计以确定用于检测车辆的差分阈值；
4）车灯处理，滤除车灯的影响；
5）根据差分阀值对差分图像进行二值化处理，得到最终的车辆目标。
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